姊妹研究公司Omdia的數(shù)據(jù)中心IT首席分析師Manoj Sukumaran表示，隨著AI部署在所有類型的企業(yè)、最終用戶、云服務(wù)提供商甚至電信服務(wù)提供商中激增，對專用AI處理器的需求將在2023年繼續(xù)飆升。

“人工智能芯片市場有望延續(xù)過去幾年的增長勢頭，”他說。“其中一些深度學(xué)習(xí)模型的規(guī)模超過了數(shù)萬億個參數(shù)，需要大量的計算能力來訓(xùn)練和部署這些模型。”

例如，Meta預(yù)計其深度學(xué)習(xí)推薦模型(DLRM)在不久的將來會增長到超過10萬億個參數(shù)，這需要zettaflop的計算來訓(xùn)練，數(shù)據(jù)中心IT首席分析師Sukumaran說。

以下是Sukamaran對2023年AI芯片市場的預(yù)期：

2023年出貨的大約200萬臺服務(wù)器將配備至少一個協(xié)處理器來加速某些計算工作負(fù)載，與2022年相比增長53%。其中絕大部分將是GPU、TPU和專用AI加速器。

Nvidia的H100“Hopper”Tensor Core GPU將于2023年上市。英特爾首款代號為Ponte Vecchio的數(shù)據(jù)中心GPU也有望在2023年上半年上市，而特斯拉的DOJO超級計算機及其定制芯片Dojo D1預(yù)計將于2023年上半年上市2023年末。

AI芯片市場面臨整合。在過去幾年中，硅初創(chuàng)公司蓬勃發(fā)展以迎合AI處理器市場，但2023年對其中一些公司來說將是艱難的一年，因為風(fēng)險資金枯竭，而且大多數(shù)公司還沒有主要收入來源。

Omdia的云和數(shù)據(jù)中心研究實踐負(fù)責(zé)人Vladimir Galabov表示，由于這些初創(chuàng)公司在2023年難以維持生計，它們可能因此成為收購目標(biāo)。

他說，英特爾在2019年以約20億美元的價格收購了人工智能芯片制造商Habana Labs，并在2016年以約4億美元的價格收購了深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Nervana Systems，此前市場出現(xiàn)了整合。

“不僅僅是硅，而且利用硅功能的強大軟件堆棧才是這個市場上公司的區(qū)別所在。而這正是許多初創(chuàng)公司正在努力解決的問題，”Sukamaran說。“如果你看看市場領(lǐng)導(dǎo)者Nvidia，它最大的優(yōu)勢就是軟件。即使是他們最大的競爭對手英特爾和AMD也沒有強大的軟件堆棧。”

Sukamaran說，話雖這么說，但利基市場領(lǐng)域?qū)⒂汹A家。他說，Cerebras和SambaNova Systems等初創(chuàng)公司已經(jīng)找到了利基市場，并在AI市場中占據(jù)了很好的位置。

Galabov說，到2023年，數(shù)據(jù)中心運營商將越來越多地將特定的人工智能處理器與特定的工作負(fù)載需求相匹配，以最大限度地提高性能。

例如，在最近的AWS re:Invent大會上，Amazon Web Services表示選擇了英特爾的Habana芯片用于視覺上的機器學(xué)習(xí)模型，因為它提供了更好的性能，但AWS將使用自己的Tranium芯片用于語言，因為它自己的芯片設(shè)計是他說，為了這個目的更好。

Galabov說，在更廣泛的范圍內(nèi)，摩爾定律仍然存在。

摩爾定律指出，集成電路中的晶體管數(shù)量每兩年翻一番，這意味著當(dāng)今集成電路上需要大約1000億個晶體管。

2022年，Apple推出了由1140億個晶體管組成的M1 Ultra。他說，AMD的第四代Epyc“熱那亞”芯片擁有900億個晶體管，而英特爾即將推出的Ponte Vecchio芯片擁有超過1000億個晶體管。

“這三款產(chǎn)品讓我們一直走在摩爾定律的軌道上，”Galabov說。

Galabov補充說，摩爾定律有可能延續(xù)到2024年。

“如果我們今天設(shè)法制造出具有1000億個晶體管的處理器，摩爾定律表明到2024年，我們必須達到2000億個晶體管。目前，我認(rèn)為我們很可能會接近。但到2026年，我們可能會努力跟上摩爾定律，”他說。